L'Intelligenza Artificiale (IA) è spesso vista come una tecnologia rivoluzionaria, in grado di offrire efficienza, precisione e aprire nuove opportunità strategiche. Tuttavia, mentre le aziende beneficiano dei vantaggi dell'IA, emerge anche una sfida critica e talvolta trascurata: l'equità algoritmica. Vizi nascosti in questi sistemi possono compromettere non solo l'efficienza delle decisioni aziendali, ma anche generare conseguenze legali, etiche e sociali significative.
La presenza di bias algoritmici può essere spiegata dalla natura stessa dell'IA, in particolare nell'apprendimento automatico (machine learning). I modelli sono addestrati con dati storici, e quando questi dati riflettono pregiudizi o distorsioni sociali, gli algoritmi finiscono naturalmente per perpetuare tali bias. Oltre ai bias nelle informazioni, lo stesso algoritmo può causare uno squilibrio nella ponderazione dei fattori effettuata, o nei dati usati come proxy, cioè dati che sostituiscono le informazioni originali, ma non sono ideali per quell'analisi.
Un esempio emblematico di questo fenomeno si trova nell'uso del riconoscimento facciale, specialmente in contesti sensibili come la sicurezza pubblica. Diversi città brasiliane hanno adottato sistemi automatizzati con l'obiettivo di aumentare l'efficacia delle azioni di polizia, ma analisi dimostrano che questi algoritmi commettono frequentemente errori significativi, soprattutto nell'identificare individui di gruppi etnici specifici, come le persone nere. Studi della ricercatrice Joy Buolamwini del MIT, hanno evidenziato che gli algoritmi commerciali presentano tassi di errore superiori al 30% per le donne nere, mentre per gli uomini bianchi, la percentuale diminuisce drasticamente a meno dell'1%.
Legislazione brasiliana: maggiore rigidità nel futuro
In Brasile, oltre alla Legge Generale sulla Protezione dei Dati (LGPD), è in corso anche il Procedimento Legale sull'Intelligenza Artificiale (PL n. 2338/2023), che stabilisce linee guida generali per lo sviluppo e l'applicazione dell'IA nel paese.
Sebbene non ancora approvato, questo progetto di legge già segnala diritti che le aziende dovranno rispettare, come: diritto all'informazione preventiva (informare quando l'utente sta interagendo con un sistema di IA), diritto alla spiegazione delle decisioni automatizzate, diritto di contestare le decisioni algoritmiche e diritto alla non discriminazione per bias algoritmici.
Questi punti richiederanno alle aziende di implementare trasparenza nei sistemi di IA generativa (ad esempio, chiarendo quando un testo o una risposta è stato generato da una macchina) e meccanismi di audit per spiegare come il modello sia arrivato a una determinata uscita.
Governance algoritmica: la soluzione per i pregiudizi
Per le aziende, i bias algoritmici vanno oltre la sfera etica, diventando problemi strategici rilevanti. Algoritmi parziali hanno il potenziale di distorcere decisioni essenziali in processi interni come il reclutamento, la concessione di crediti e l'analisi di mercato. Ad esempio, un algoritmo di analisi delle prestazioni delle filiali che sovrastima sistematicamente le aree urbane a scapito delle zone periferiche (a causa di dati incompleti o pregiudizi) può portare a investimenti mal indirizzati. Così, i bias nascosti minano l'efficacia delle strategie basate sui dati, portando i dirigenti a prendere decisioni basate su informazioni parzialmente errate.
Questi bias possono essere corretti, ma dipenderanno da una struttura di governance algoritmica, con attenzione alla diversità dei dati utilizzati, trasparenza dei processi e inclusione di team diversificati e multidisciplinari nello sviluppo tecnologico. Investendo nella diversità nei team tecnici, ad esempio, le aziende riescono a individuare più rapidamente potenziali fonti di bias, garantendo che vengano considerate prospettive diverse e che eventuali errori vengano rilevati precocemente.
Inoltre, l'uso di strumenti di monitoraggio continuo è fondamentale. Questi sistemi aiutano a rilevare in tempo reale la deriva dei bias algoritmici, consentendo aggiustamenti rapidi e minimizzando l'impatto negativo.
La trasparenza è un'altra pratica essenziale nella mitigazione dei bias. Gli algoritmi non devono funzionare come scatole nere, ma come sistemi chiari ed esplicabili. Quando le aziende scelgono la trasparenza, guadagnano la fiducia di clienti, investitori e regolatori. La trasparenza facilita le verifiche esterne, incentivando una cultura di responsabilità condivisa nella gestione dell'IA.
Altre iniziative includono l'adesione a framework e certificazioni per la governance dell'IA responsabile. Ciò include la creazione di comitati interni di etica sull'IA, la definizione di politiche aziendali per il suo uso e l'adozione di standard internazionali. Ad esempio, framework come: ISO/IEC 42001 (gestione dell'intelligenza artificiale), ISO/IEC 27001 (sicurezza delle informazioni) e ISO/IEC 27701 (privacy) aiutano a strutturare controlli nei processi di dati utilizzati dall'IA generativa. Un altro esempio è il insieme di pratiche raccomandate dal NIST (National Institute of Standards and Technology) degli Stati Uniti che guida la gestione del rischio algoritmico, coprendo la rilevazione di bias, i controlli di qualità dei dati e il monitoraggio continuo dei modelli.
Le consulenze specializzate svolgono un ruolo strategico in questo scenario. Con esperienza in intelligenza artificiale responsabile, governance algoritmica e conformità normativa, queste aziende aiutano le organizzazioni non solo a evitare rischi, ma a trasformare l'equità in un vantaggio competitivo. L'attività di queste consulenze va da valutazioni dettagliate del rischio, allo sviluppo di politiche interne, passando per formazione aziendale sull'etica dell'IA, garantendo che i team siano preparati a identificare e mitigare possibili pregiudizi algoritmici.
In questo modo, la mitigazione dei bias algoritmici non è solo una misura preventiva, ma piuttosto un approccio strategico. Le aziende che si preoccupano dell'equità algoritmica dimostrano responsabilità sociale, rafforzano la loro reputazione e si proteggono da sanzioni legali e crisi pubbliche. Algoritmi imparziali tendono a offrire approfondimenti più precisi ed equilibrati, aumentando l'efficacia delle decisioni aziendali e rafforzando la posizione competitiva delle organizzazioni sul mercato.
Di Sylvio Sobreira Vieira, CEO e Responsabile Consulting di SVX Consultoria
